資料倉儲的資料模式

1. Fact table 事實資料表

Fact table 是由多筆實際交易的資料進行 summary 組成，每筆資料都會包含複合的主鍵項（Multipart Key），

及量值（Measure），即每一筆資料除了包含數個 id 型態的欄位之外，

還會包含至少一個數字型態的欄位（量值：總計、平均、最大值、最小值等等），

Fact table 的資料量非常大，為了效率考量，通常不會對它作正規化。

ex. 日期ID, 台北ID, 飲料ID, 價格總計  ->  為一筆資料

2. Dimension tables 維度表格

Dimension 與 Fact 最大的差別在於維度表格內存放的是文字性、階層性及類別性資料，

作為查詢語言之條件，其屬性描述 Fact table 中每一個列（欄位）的資訊。

Dimension tables 有時候也會進一步作正規化，再切成兩個以上的關聯表，

並以外來鍵相互連接，維度表格資料會少於事實表格，可能只有上百或上千個資料列。

ex. 地區維度: 台北, 台中, 台南...等

3. Star schema 星狀架構

一個 Fact 會關聯到多個 Dimension，且Dimension彼此之間沒有關聯（Dimension沒有正規化）。

4. Snowflake schema 雪花狀架構

一個 Fact 會關聯到多個 Dimension，且Dimension會延伸出相關的Dimension（Dimension有正規化）。